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• file:8-2 RAG迭代的关键：评估_ev.mp4
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• file:8-5 实战：用Ragas评估制度问答模块的性能_ev.mp4
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• file:6-6 实战：实现制度问答模块数据读取和切割_ev.mp4
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• file:5-4 向量数据库相似性搜索_ev.mp4
• file:5-5 性能为王：探索向量数据索引优化技术_ev.mp4
• file:5-2 全方位对比：主流向量数据库_ev.mp4
• file:5-6 实战：部署和使用企业级向量数据库（chroma和milvus）-1_ev.mp4
• file:5-8 总结和展望：企业级应用的高可用性_ev.mp4
• file:2-3 解锁RAG三大核心_ev.mp4
• file:2-5 RAG技术栈：从【合格】到【优秀】的跨越_ev.mp4
• file:2-2 满足企业精准需求：RAG如何填补大语言模型短板_ev.mp4
• file:2-7运行和开发环境搭建.pdf
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• file:2-4 深入思考 long context加持的大模型企业还需要RAG_ev.mp4
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• folder:第8章 【企业员工智能问答助手-评估V1.0版】有效评估RAG是提升的关键
• folder:第11章 基于知识图谱【金融智库】：从RAG到agenticRAG，实现自动切换不同信息源
• folder:第5章 【企业级专业选型】RAG核心三：企业级的向量数据库选型和高效使用
• folder:第2章 掌握未来AI趋势：RAG引领大语言模型新纪元
• folder:第1章 课程学习必知——助你顺利学习以及避坑
• folder:第4章 【企业级专业选型】RAG核心二：挑选合适RAG的向量Embedding模型
• folder:第12章 【RAG扩展】企业员工助手-接口和界面开发
• folder:第7章 【企业员工智能问答助手-实现V1.0版】搭建制度问答baseline RAG
• folder:第14章 企业员工助手-总结和展望
• folder:第9章 【企业员工智能问答助手-实现V2.0版】提升RAG的【14种】检索增强技能
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